OpenAI 官方博客最新指南：GPT-6 Astra 问世后，如何重新审视你为 Codex 积累的 skills、AGENTS.md 和任务提示词。skill 描述要短、要渐进式披露；AGENTS.md 要按需阅读、别再逼模型跑不必要的测试；边界措辞该松就松，任务开始前就定义好「完成」标准。
GPT-6 Astra 时代的 skills 与提示词：重新审视你的编码指令
Codexer — 以 Codex 为核心的开发者博客
拆解 AI 编码工具的机制，用实测数据说话。这里记录 Codex CLI 与 AI 编码 Agent 的工作原理、成本账本、安全边界和工程实践。
12000 次 AI 代码审查的真相：审到第四轮就该收手
一家公司在 6 个月里用 7 个并行 AI 审查员审了 372 个 issue，累计 1801 轮、近 1.2 万条结论。数据揭示了一个反直觉的事实：65% 的问题一轮就能合并，而第四轮之后，多审几轮不但没提升质量，反而引入了新的不确定。
文件就在本地，Codex 却非要去网上搜一遍：逆向 web.run 工具里的「10% 概率就必须联网」硬编码指令
开发者 spader 发现 Codex 放着本地源码不读、非要联网搜索，一路追查翻开源码，在 web.run 工具的系统描述里挖出一段「有 10% 概率会变就必须联网」的硬编码决策指令，背后还藏着本地路径外泄的隐患。
为什么 Codex 一天就能烧光 200 美元的周额度：一场关于「等待」的 token 泄漏调查
Relux Works 两位工程师翻遍 3808 份 Codex 会话，找到一个至今仍在的输入 token 泄漏：烧掉周额度的不是写代码，而是 agent 在 goal 模式下无所事事地空转等待。48 分钟里 173 次续跑、466 次模型调用，每次重读十几万到几十万 token；开 goal 的会话只占 1.5%，却吃掉了整整一半的输入 token。文章拆解了「等待」背后的成本公式、整数浮点 bug 以及 goal 模式的空转陷阱，并给出可复现的自救配置。
关掉笔记本，代码还在跑：把 AI 编程助手搬进 30 欧元的 Linux 盒子
Dan Hopwood 把 AI 编程助手从笔记本搬到了一台月租 30 欧元、永远不关机的 Linux 盒子上，笔记本和手机从此只是「窗口」。文章讲清了为什么托管产品和云开发环境都救不了他，逐层拆解了 Tailscale、mosh、tmux、MCP 这套技术栈，以及最关键的「盒子为主、绝不同步」设计原则。文末点出 Codex 和 Gemini 在这个方案里的短板：没有手机端桥梁。